计算出spearman相关系数以后，对于相关系数大于0.8的特征，两者保留其一，最后把所有剩余特征保存在excel表里，怎么用python代码实现

可以使用pandas和scipy库来实现该功能，具体代码如下：

import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr

# 读取数据并计算spearman相关系数
df = pd.read_excel('data.xlsx')
corr_matrix, _ = spearmanr(df)

# 保留相关系数小于0.8的特征
features_to_keep = set()
for i in range(len(corr_matrix)):
    for j in range(i+1, len(corr_matrix[i])):
        if abs(corr_matrix[i][j]) < 0.8:
            features_to_keep.add(i)
            features_to_keep.add(j)

# 保存剩余特征到excel表
df_cleaned = df.iloc[:, list(features_to_keep)]
df_cleaned.to_excel('cleaned_data.xlsx')

解释一下代码的思路：

1. 使用pandas库读取excel数据到DataFrame对象df中；
2. 使用scipy库中的spearmanr函数计算df中各列之间的spearman相关系数，并保存到corr_matrix中；
3. 遍历corr_matrix，对于相关系数小于0.8的两个特征，将它们的索引加入features_to_keep中；
4. 通过iloc函数使用features_to_keep提取需要保留的特征，保存到df_cleaned中；
5. 使用pandas库中的to_excel函数将df_cleaned保存到excel表中。